Мой сюжет для пунктуации и символов просто не подходит.Требуется консультация - PullRequest
Новая
       2

Мой сюжет для пунктуации и символов просто не подходит.Требуется консультация

0 голосов
/ 26 мая 2018

ЧЕРНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ПОЧЕМУ !!! Итак, я попытался запустить свой код на Pycharm, паук просто не показывает сюжет.Я новичок, как очень новичок.Нужна ваша помощь здесь.Сюжет слова на самом деле появляется.Остальные хорошо пусты.Я прикреплю картинку. 

import pandas as pd
import numpy as np
import word_StudentID as ws
import preprocessor_StudentID as pre
import character_Student as cha
import matplotlib.pyplot as plt


class AnalysisVisualiser:

    def __init__(self, df1, df2, df3, df4, df5, df6):

        self.df_rich = open('Richard_II_Shakespeare.tok')
        self.df_Edw = open('Edward_II_Marlowe.tok')
        self.df_ham = open('Hamlet_Shakespeare.tok')
        self.df_hen1 = open('Henry_VI_Part1_Shakespeare.tok')
        self.df_hen2 = open('Henry_VI_Part2_Shakespeare.tok')
        self.df_jew = open('Jew_of_Malta_Marlowe.tok')


    def visualise_character_frequency(self):
        ob1 = pre.Preprocessor()
        ob2 = pre.Preprocessor()
        ob3 = pre.Preprocessor()
        ob4 = pre.Preprocessor()
        ob5 = pre.Preprocessor()
        ob6 = pre.Preprocessor()
        ''' Processing the file'''        
        print("part 1")

        ob1.tokenise(self.df_rich)
        ob2.tokenise(self.df_Edw)
        ob3.tokenise(self.df_ham)
        ob4.tokenise(self.df_hen1)
        ob5.tokenise(self.df_hen2)
        ob6.tokenise(self.df_jew)
        ''' converting file into a line'''        
        print("part 2")

        token1 = ob1._tokenised_list()
        token2 = ob2._tokenised_list()
        token3 = ob3._tokenised_list()
        token4 = ob4._tokenised_list()
        token5 = ob5._tokenised_list()
        token6 = ob6._tokenised_list()
        ''''getting file in the form of list'''

        print("part 5")

        ob_cha1 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha2 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha3 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha4 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha5 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha6 = cha.CharacterAnalyser()
        ''' Counting number of characters'''
        print("part 6")

        ac1 = ob_cha1.analyse_characters(token1)
        ac2 = ob_cha2.analyse_characters(token2)
        ac3 = ob_cha3.analyse_characters(token3)
        ac4 = ob_cha4.analyse_characters(token4)
        ac5 = ob_cha5.analyse_characters(token5)
        ac6 = ob_cha6.analyse_characters(token6)

        plt.plot(ac1['val'], ac1['frq'], label = 'Richard_II_Shakespeare')
        plt.plot(ac2['val'], ac2['frq'], label = 'Edward_II_Marlowe')
        plt.plot(ac3['val'], ac3['frq'], label = 'Hamlet_Shakespeare')
        plt.plot(ac4['val'], ac4['frq'], label = 'Henry_VI_Part1_Shakespeare')
        plt.plot(ac5['val'], ac5['frq'], label = 'Henry_VI_Part2_Shakespeare')
        plt.plot(ac6['val'], ac6['frq'], label = 'Jew_of_Malta_Marlowe')
        plt.title('character_frequency')
        plt.show()






    def visualise_punctuation_frequency(self):

        ob1 = pre.Preprocessor()
        ob2 = pre.Preprocessor()
        ob3 = pre.Preprocessor()
        ob4 = pre.Preprocessor()
        ob5 = pre.Preprocessor()
        ob6 = pre.Preprocessor()

        print("part 1")

        ob1.tokenise(self.df_rich)
        ob2.tokenise(self.df_Edw)
        ob3.tokenise(self.df_ham)
        ob4.tokenise(self.df_hen1)
        ob5.tokenise(self.df_hen2)
        ob6.tokenise(self.df_jew)

        print("part 2")

        token1 = ob1._tokenised_list()
        token2 = ob2._tokenised_list()
        token3 = ob3._tokenised_list()
        token4 = ob4._tokenised_list()
        token5 = ob5._tokenised_list()
        token6 = ob6._tokenised_list()

        print("part 3")

        ob_ws1 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws2 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws3 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws4 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws5 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws6 = ws.WordAnalyser()

        print("part 4")

        token1 = ob1._tokenised_list()
        token2 = ob2._tokenised_list()
        token3 = ob3._tokenised_list()
        token4 = ob4._tokenised_list()
        token5 = ob5._tokenised_list()
        token6 = ob6._tokenised_list()

        print("part 5")

        ob_cha1 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha2 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha3 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha4 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha5 = cha.CharacterAnalyser()
        ob_cha6 = cha.CharacterAnalyser()

        print("part 6")

        ob_cha1.analyse_characters(token1)
        ob_cha2.analyse_characters(token2)
        ob_cha3.analyse_characters(token3)
        ob_cha4.analyse_characters(token4)
        ob_cha5.analyse_characters(token5)
        ob_cha6.analyse_characters(token6)

        print("part 7")

        pun1 = ob_cha1.get_punctuation_frequency()
        pun2 = ob_cha2.get_punctuation_frequency()
        pun3 = ob_cha3.get_punctuation_frequency()
        pun4 = ob_cha4.get_punctuation_frequency()
        pun5 = ob_cha5.get_punctuation_frequency()
        pun6 = ob_cha6.get_punctuation_frequency()

        print("part 8")

        plt.plot(pun1['val'], pun1['frq'], label = 'Richard_II_Shakespeare')
        plt.plot(pun2['val'], pun2['frq'], label = 'Edward_II_Marlowe')
        plt.plot(pun3['val'], pun3['frq'], label = 'Hamlet_Shakespeare')
        plt.plot(pun4['val'], pun4['frq'], label = 'Henry_VI_Part1_Shakespeare')
        plt.plot(pun5['val'], pun5['frq'], label = 'Henry_VI_Part2_Shakespeare')
        plt.plot(pun6['val'], pun6['frq'], label = 'Jew_of_Malta_Marlowe')
        plt.title('punctuation_frequency')
        plt.show()








    def visualise_stopword_frequency(self):

        ob1 = pre.Preprocessor()
        ob2 = pre.Preprocessor()
        ob3 = pre.Preprocessor()
        ob4 = pre.Preprocessor()
        ob5 = pre.Preprocessor()
        ob6 = pre.Preprocessor()

        print("part 1")

        ob1.tokenise(self.df_rich)
        ob2.tokenise(self.df_Edw)
        ob3.tokenise(self.df_ham)
        ob4.tokenise(self.df_hen1)
        ob5.tokenise(self.df_hen2)
        ob6.tokenise(self.df_jew)

        print("part 2")

        token1 = ob1._tokenised_list()
        token2 = ob2._tokenised_list()
        token3 = ob3._tokenised_list()
        token4 = ob4._tokenised_list()
        token5 = ob5._tokenised_list()
        token6 = ob6._tokenised_list()

        print("part 3")

        ob_ws1 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws2 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws3 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws4 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws5 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws6 = ws.WordAnalyser()

        print("part 4")

        ob_ws1.analyse_word(token1)
        ob_ws2.analyse_word(token2)
        ob_ws3.analyse_word(token3)
        ob_ws4.analyse_word(token4)
        ob_ws5.analyse_word(token5)
        ob_ws6.analyse_word(token6)        


        stop1 = ob_ws1.get_stopword_frequency()
        stop2 = ob_ws2.get_stopword_frequency()
        stop3 = ob_ws3.get_stopword_frequency()
        stop4 = ob_ws4.get_stopword_frequency()
        stop5 = ob_ws5.get_stopword_frequency()
        stop6 = ob_ws6.get_stopword_frequency()

        plt.plot(stop1['val'], stop1['frq'], label = 'Richard_II_Shakespeare')
        plt.plot(stop2['val'], stop2['frq'], label = 'Edward_II_Marlowe')
        plt.plot(stop3['val'], stop3['frq'], label = 'Hamlet_Shakespeare')
        plt.plot(stop4['val'], stop4['frq'], label = 'Henry_VI_Part1_Shakespeare')
        plt.plot(stop5['val'], stop5['frq'], label = 'Henry_VI_Part2_Shakespeare')
        plt.plot(stop6['val'], stop6['frq'], label = 'Jew_of_Malta_Marlowe')
        plt.title('stopword_frequency')
        plt.show()





    def visualise_word_length_frequency(self):

        ob1 = pre.Preprocessor()
        ob2 = pre.Preprocessor()
        ob3 = pre.Preprocessor()
        ob4 = pre.Preprocessor()
        ob5 = pre.Preprocessor()
        ob6 = pre.Preprocessor()

        print("part 1")

        ob1.tokenise(self.df_rich)
        ob2.tokenise(self.df_Edw)
        ob3.tokenise(self.df_ham)
        ob4.tokenise(self.df_hen1)
        ob5.tokenise(self.df_hen2)
        ob6.tokenise(self.df_jew)

        print("part 2")

        token1 = ob1._tokenised_list()
        token2 = ob2._tokenised_list()
        token3 = ob3._tokenised_list()
        token4 = ob4._tokenised_list()
        token5 = ob5._tokenised_list()
        token6 = ob6._tokenised_list()

        print("part 3")


        ob_ws1 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws2 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws3 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws4 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws5 = ws.WordAnalyser()
        ob_ws6 = ws.WordAnalyser()

        print("part 4")

        ob_ws1.analyse_word(token1)
        ob_ws2.analyse_word(token2)
        ob_ws3.analyse_word(token3)
        ob_ws4.analyse_word(token4)
        ob_ws5.analyse_word(token5)
        ob_ws6.analyse_word(token6)

        print("part 5")

        le_frq1 = ob_ws1.get_word_length_frequency()
        le_frq2 = ob_ws2.get_word_length_frequency()
        le_frq3 = ob_ws3.get_word_length_frequency()
        le_frq4 = ob_ws4.get_word_length_frequency()
        le_frq5 = ob_ws5.get_word_length_frequency()
        le_frq6 = ob_ws6.get_word_length_frequency()

        print("part 6")




        plt.plot(le_frq1['val'], le_frq1['frq'], label = 'Richard_II_Shakespeare')
        plt.plot(le_frq2['val'], le_frq2['frq'], label = 'Edward_II_Marlowe' )
        plt.plot(le_frq3['val'], le_frq3['frq'], label = 'Hamlet_Shakespeare' )
        plt.plot(le_frq4['val'], le_frq4['frq'], label = 'Henry_VI_Part1_Shakespeare')
        plt.plot(le_frq5['val'], le_frq5['frq'], label = 'Henry_VI_Part2_Shakespeare')
        plt.plot(le_frq6['val'], le_frq6['frq'], label = 'Jew_of_Malta_Marlowe')
        plt.title('word_length_frequency')
        plt.show()

1 Ответ

0 голосов
/ 26 мая 2018

Я подозреваю, что проблема заключается в том, что вы читаете свои файлы в каждом методе, но после того, как вы вызываете первый, вы находитесь в конце файла.Вам нужно seek, чтобы вернуться к началу, если вы собираетесь снова использовать файл (вместо того, чтобы сказать, закрывать и открывать его снова).

Попробуйте добавить self.df_rich.seek(0) непосредственно перед каждым прочитанным местомиз файла self.df_rich (и аналогичных строк для каждого файла, где вы их читаете).

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Похожие темы

...